シュレーディンガー株式会社

【事例集】材料研究のための機械学習

最終更新日: 2023-04-14 16:25:34.0

上記では、電子ブックの一部をご紹介しております。

カタログ発行日:2021/12/27
無機個体やポリマーなどにおけるケーススタディ!コストと時間効率の良い方法で、新しい化合物を設計
高品質の物理ベースのシミュレーションと機械学習アプローチは、
新規材料の研究を加速し、市場投入までの時間を短縮します。

ワークフローによって、代表的な機械学習の手法(部分的最小二乗回帰(PLS)法、重回帰分析(MLR)、主成分回帰(PCR)、カーネルPLS法)と、記述子とフィンガープリントの組み合わせで数百以上の予測モデルを自動作成し、その中から高い予測性能をもつモデルを選択することが可能(AutoQSAR)。

数千個以上のデータを持つデータセットに対しては、AutoQSAR同様に、ワークフローによってディープラーニング(深層学習)を用いた予測モデルを自動作成することが可能(DeepAutoQSAR, DeepChem/AutoQSAR)。

幅広い材料(ポリマー、分子、固体)の特性を表現するため、それぞれの系のためにカスタマイズされた効果的な記述子を使用可能。

関連情報

【製品総合ガイド】材料研究開発を加速する高速分子シミュレーション
【製品総合ガイド】材料研究開発を加速する高速分子シミュレーション 製品画像
物理ベースのモデリングによって管理され、機械学習によって増幅され、
チームベースのインテリジェンスによって最適化されるデジタル化学
プラットフォームを提供します。
【カタログ掲載製品】
■プラットフォーム ソフトウェア:MS Maestro、LiveDesign
■シミュレーション エンジン:Desmond、MacroModel、Jaguar
■目的別アプリケーション
・分子動力学&分子力学:OPLS4、MS Transport、MS CG、 MS Penetrant Loading、MS Morph
・量子力学:GA Optelectronics、Quantum ESPRESSO GUI
・マルチスケール:MS Mobility、MS Reactivity、MS Dielectric
・機械学習:AutoQSAR、MS Informatics
※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
【資料】有機エレクトロニクス
【資料】有機エレクトロニクス 製品画像
アモルファス構造や結晶構造の正孔(ホール)移動度と電荷(チャージ)移動度に関しては、Marcus(マーカス)理論に基づいた2種類の異なる方法(kinetic Monte Carlo(動的モンテカルロ)法と、Electronic Coupling(電子カップリング)に基づいた方法)を使用して計算可能です。
また、スピン-軌道カップリングを考慮したTDDFT計算を使用して、分子の光吸収や発光を予測することもできます。

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

【資料掲載内容】
Jaguarプログラムを使用した、NPB, mCP, Ir(ppy)3, AlQ3の有機エレクトロニクスに関するプロパティ(HOMO, LUMOエネルギー準位, 電子と正孔の再配列エネルギー, 三重項励起状態エネルギー)の計算。Desmondプログラムを使用したNPT分子動力学計算による有機正孔輸送材料TPDのガラス転移温度(Tg)と熱膨張係数(CTE)。正孔輸送材料NPB,CzC, 2TnATA, TCTA, TPD, spiro-TPD, o-BPD, m-BPD, p-BPDの電荷移動度予測。
【事例集】材料研究のための機械学習
【事例集】材料研究のための機械学習 製品画像
【掲載事例】
■biceranoデータセットに含まれるポリマーのガラス転移温度(Tg)の予測では、カスタマイズされたポリマー用記述子を使用した予測モデルでは、一般的な記述子を使用した場合と比較して、二乗平均平方根誤差(RMSE)が、38Kから11Kへと大幅に減少
■周期的な3次元記述子を使用して、窒化ケイ素の29Si NMR化学シフトを正確に予測できるモデルの構築
■化学組成や構造に基づいた140個の記述子を使用したモデルによって、1181個(60元素以上)の無機結晶の体積弾性率を高精度に予測(R2=0.913)
■NOMAD 2018 Kaggle challengeに含まれる3000個の透明導電性酸化物のバンドギャップを、10 SOAP-PCA 3D記述子とAutoQSAR/DeepChemを使用して構築したディープラーニング予測モデルによって高精度に予測
■文献から集めた8773分子の水溶性を予測できるディープラーニング予想モデルを、AutoQSAR/DeepChemを使用して構築(R2=0.88)

※お気軽にお問い合わせ下さい。
ポリマー・樹脂の物性値予測支援ツール【日本語】
ポリマー・樹脂の物性値予測支援ツール【日本語】 製品画像
GPU援用高速分子動力学計算エンジンDesmondは、多数の高速化アルゴリズムを実装し、 1週間でマイクロ秒オーダー計算にも到達します。

独自の研究開発による高精度パラメータOPLS4は、数百万化合物から膨大な力場パラメータを開発することにより様々な分子構造に対応します。

架橋樹脂を含む多様なポリマー構造ビルダー
#ホモポリマー #ブロックコポリマー #ランダムコポリマー #デンドリマー
#アモルファス構造作成 #インタラクティブな架橋構造作成機能
#半結晶性高分子構造 #複数のポリマーや低分子の混合状態
#異種材料間の界面構造 など

物性予測・解析ツール
#密度/凝集エネルギー密度/気化熱/比熱/溶解度パラメータ
#ガラス転移温度/線膨張係数
#応力-ひずみ曲線/降伏点/弾性定数テンソル/ヤング率/ポアソン比
#ポリマー中の低分子の拡散係数
#表面張力/異種材料間の相互作用エネルギー
#低分子のポリマー中への侵入率(水の場合は吸水率)
#SAXS回折パターン/構造因子/動径分布関数
#ポリマー電解質ーイオン間相互作用の可視化と解析
#誘電率/屈折率/Abbe数
【資料】材料科学反応ワークフロー
【資料】材料科学反応ワークフロー 製品画像
キーワード
#密度汎関数理論 #DFT #動力学 #反応障壁 #選択性 #コンフォメーション空間

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